lstm 相关问题

双向LSTM合并模式解释

我想了解有关使用双向 LSTM 进行序列分类时的合并模式的更多详细信息，特别是对于“Concat”合并模式，目前还不太清楚...

训练和验证曲线 - 是过度拟合还是拟合良好？ [已关闭]

训练与验证曲线 - 训练损失和验证损失正在收敛，但损失接近 0 我预计验证损失应该大于训练损失 我做到了...

训练和验证曲线 - 是过度拟合还是拟合良好？ [已关闭]

训练与验证曲线训练损失和验证损失正在收敛，但损失接近 0 我预计验证损失应该大于训练损失 我没有...

训练和验证曲线 - 是过度拟合还是拟合良好？ （我正在使用 LSTM 进行时间序列预测项目）

训练与验证曲线训练损失和验证损失正在收敛，但损失接近 0 我预计验证损失应该大于训练损失 我没有...

使用目标数据中的缺失值训练 LSTM 神经网络 - 错误 optim.step()

我想用目标数据中的缺失值和用户定义的损失函数来训练 LSTM 神经网络。然而，optim.step()之后出现错误，一些权重/偏差是nan。是

解决调用层“tf.keras.backend.rnn_1”时的 Keras TypeError 限制

我正在尝试使用 Keras 在使用 LSTM 网络的机器翻译中使用注意力机制。 但是，我在代码中遇到 TypeError 异常。 TypeError：调用时遇到异常

使用 model.evaluate 和 model.predict 评估测试数据上的模型性能时的不同结果

我对 Keras 中的 model.evaluate() 和 model.predict() 函数有疑问。我在 Keras 中构建了一个简单的 LSTM 模型，并想在测试数据集上测试模型性能。我考虑过

将 1D CNN 层连接到 keras 中的 LSTM 层

我有一个模型构建，如下所示： def og_build_model_5layer(n_rows,n_cols): 输入=输入（形状=（n_列，n_行），NAME='INP'） print('model_input 形状：' , input.shape) c1 = Conv1D(50, 3,

如何使用标准 Keras LSTM 使 kernel trainable= False 和 recurrent_kernel trainable = False

我知道使用Trainable = False，我可以冻结特定层的所有权重。但我也想研究每一层的组件（内核、recurrent_kernel 和偏差）。我想要

在一维数据上训练 LSTM

我想训练我的 LSTM 对数据点进行分类。我有一项功能需要训练，然后是课程。 我的 X 看起来像这样：X=[3.13, 4.12, 9.12] 我的 y 看起来像这样： y=[1, 0, 0] 这是我的代码：

如何对时间序列数据片段进行分类

我有从 Android 手机的加速度计捕获的时间序列数据。我添加了一个类列，以便我可以标记数据的类。数据具有二元分类，0 表示...

lstm 将不会使用 cuDNN 内核，因为它不符合标准。在 GPU 上运行时，它将使用通用 GPU 内核作为后备

我正在使用 GPU 在 Databricks 上运行以下 LSTM 代码 模型=顺序（） model.add(LSTM(64，激活=LeakyReLU(alpha=0.05)，batch_input_shape=(1，时间步长，n_features), 有状态...

向 LSTM pytorch 模型添加 CNN 层以进行时间序列预测时出错

我有一个用于多元时间序列预测的 Pytorch LSTM 模型。效果很好。但我想在模型中添加一个 CNN 层。我的问题是，当我添加 CNN 层时出现错误，因为我无法添加

我们如何根据 keras lstm 中的 2 个或更多特征来预测股票价格？

我想预测股票未来价格。但问题是，当我想根据 2 个特征（例如收盘价和开盘价）预测未来收盘价时，我会收到错误。代码是这样的： 我的问题...

CuDNNLSTM：未知错误：找不到 dnn 实现

我已经成功运行了以 LSTM 作为第一层的模型。但出于好奇，我用 CuDNNLSTM 替换了 LSTM。 但是model.fit之后，回复了如下错误信息： 未知错误：失败...

理解 LSTM 输出和隐藏状态输出之间的区别

目前正在为我的人工智能助手开发唤醒词模型，我面临着一个困境，即我应该将哪个输出输入到我的线性层中。你能澄清一下区别吗...

实现 LSTM 和线性层输出的二元分类

我目前正在为我的人工智能助理项目开发唤醒词模型。我的流程涉及将音频数据转换为 MFCC 特征，将它们传递到 LSTM 层，然后使用 Linear La...

自定义 Peephole LSTM 层返回 TypeError

我为 TensorFlow 构建了一个自定义 Peephole LSTM 层： 将张量流导入为 tf 类 PeepholeLSTM(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, 单位, 激活='tanh', return_sequences=False...

为什么 Tensorflow 和 PyTorch LSTM 之间的行为不同？

我有一个非常简单的 Pytorch LSTM，我试图在金融数据集上运行。我以前用过它的形式，直到现在它还没有让我失望。 PyTorch 中的 LSTM 看起来像这样 LSTMPre 类...

即使我的训练数据集占整体数据集的 5%，LSTM 模型也能提供 99% 的 R 平方

我正在使用 LSTM 模型来执行时间序列预测。我有一个奇怪的问题，即使我的训练数据集占总数据集的 5%，我的 R 平方基本上总是 99%！我绘制了图表